리퀴드 AI, 7360만 매개변수 음성 코덱 공개
제목 연관성·주요 수치·시장 영향·향후 전망을 기준으로 핵심 문장을 선별한 요약 브리핑입니다.
핵심 포인트
- 회사는 M4 Max 단일 CPU 스레드 시험에서 인코딩이 실시간의 약 361배, 디코딩이 약 87배였다고 밝혔다.
- 리퀴드 AI(Liquid AI)가 11월 12일 매개변수 7360만 개의 스트리밍 음성 코덱 LiquidCodec을 공개했다.
- 리퀴드 AI는 기술 블로그에서 코덱 규모를 약 7400만 개 매개변수로 소개했다.
본문
회사는 M4 Max 단일 CPU 스레드 시험에서 인코딩이 실시간의 약 361배, 디코딩이 약 87배였다고 밝혔다. 리퀴드 AI(Liquid AI)가 11월 12일 매개변수 7360만 개의 스트리밍 음성 코덱 LiquidCodec을 공개했다. 리퀴드 AI는 기술 블로그에서 코덱 규모를 약 7400만 개 매개변수로 소개했다. 허깅페이스(Hugging Face) 모델 카드에는 7360만 개로 표기됐으며, 라이선스는 'lfm1.0'이다. LiquidCodec은 음성을 AI 모델이 처리할 수 있는 이산 토큰으로 바꾸고, 토큰에서 다시 오디오를 복원한다. 리퀴드 AI는 이전 음성 모델에서 외부 코덱 Mimi를 사용했다. 이번에는 음성 토큰의 품질과 생성 속도를 직접 조정하기 위해 자체 코덱을 만들었다고 설명했다. 코덱은 107개 언어에서 모은 음성 26만4000시간으로 사전학습됐다.
리퀴드 AI는 이어 고품질 음성 5만5000시간으로 모델을 미세조정했다고 밝혔다.
리퀴드 AI는 8개 시험 자료에서 음성 복원 품질 지표인 ViSQOL과 멜 거리 결과가 비교 대상 가운데 가장 좋았다고 밝혔다. 음성 합성의 자연스러움을 평가하는 UTMOSv2는 8개 시험 자료 모두에서 가장 높았다. 본지는 앞서 리퀴드 AI의 온디바이스 AI 모델 성능을 다룬 바 있다 .